基于熵權法和層次分析法的高校學科館員勝任力模糊綜合評價研究★

基于熵權法和層次分析法的高校學科館員勝任力模糊綜合評價研究★

趙小翠

(河南理工大學圖書館河南 焦作454000)

摘要：在學科館員勝任力績效評價過程中模糊層次分析法具有非常重要的意義，但在確定評價指標的權重系數時該方法帶有一定的主觀性。因此，提出以Shannon信息熵理論中的熵權系數對模糊層次分析法所得到的權重進行修正，得到組合權重。在得到組合權重的基礎上，運用改進的模糊層次分析法對學科館員勝任力績效進行綜合分析和評價。最后給出了一個具體的實例。

關鍵詞：熵權法；學科館員; 勝任力; 模糊綜合評價; 層次分析法

中圖分類號：G311

基金項目：★本文系河南省教育廳人文社會科學研究項目“基于勝任力的高校圖書館學科館員績效評價研究”(2015-QN-341)和河南理工大學人文社會科學青年基金項目“高校圖書館學科館員績效評價研究”(SKQ2015-5)研究成果。

收稿日期：(2015-07-15責任編輯：劉麗斌)

隨著信息技術的發展，圖書館的用戶、資源、服務、環境都發生了質的改變，一方面，用戶在面臨海量的信息資源時，其需求也更加個性化和專業化；另一方面，學科之間出現了分化與融合，涌現出了一批交叉學科和新興學科。高校圖書館如何在信息化環境和用戶信息需求發生變化的情況下，打破傳統的以“文獻為中心”的服務模式，轉變為“以讀者為中心”的服務模式，以滿足用戶個性化、專業化、深層次的學科信息需求，成為了圖書館需要迫切解決的問題。學科館員服務就成為了高校圖書館信息服務工作發展的必然趨勢。因此建立一套合理、科學有效的學科館員績效考核評價體系不僅能夠提高學科館員的服務水平與服務質量，還能充分調動學科館員的創造性、主動性與積極性，也是當前高校圖書館學科館員制度建設和實施的重要任務之一。目前國內許多學者對學科館員的科學考評進行了不斷探索的研究[1-3]。但這些研究對學科館員內在的個體特征等方面的深層次特征對學科館員工作績效的影響考慮得較少。為此，如何做到既能準確評價學科館員的績效行為和外顯業績，又能體現其內在個體特征對績效的影響仍然是學科館員績效考評的難點。基于此，本文在勝任力模型的相關研究成果基礎上，應用熵權法和模糊綜合評價理論，提出了一種基于熵權法和層次分析法綜合確定權值分配的模糊評價方法。該方法利用熵權法建立的專家自身權重模型，修正模糊評判的層次分析法計算的指標主觀權重，得到的指標組合權重減少了權重確定的主觀性，并有效地解決了綜合評價中存在的僅靠主觀臆斷選取專家的缺陷，為高校學科館員績效考核的科學評價提供了一種新的評價方法。

1層次分析與熵權模糊綜合評價基礎理論

1.1　層次分析法

層次分析法，是一種定性和定量相結合的、系統化的、層次化的分析方法，使人們的思維過程層次化，通過逐層比較多種關聯因素來為分析、決策、預測或控制事物的發展提供定量依據。該方法的具體用法是構造判斷矩陣，求出其最大特征值及其所對應的特征向量，歸一化后，即為某一層次指標對于上一層次某相關指標的相對重要性權值。

1.2　熵權法

在信息論中，熵值代表了信息量大小，信息量越大，不確定性就越小，熵也就越小，即該指標對綜合評價的影響越大，該指標的權重也越大；同理信息量越小，不確定性越大，熵也越大，該指標對綜合評價的影響越小，該指標的權重也越小。所以我們利用信息熵計算其熵權，再通過熵權修正得到較為客觀的指標權重[4]。具體的運算步驟如下：

對于n個評價指標U={u1,u2,…un}，m個評判等級V={v1,v2,…vm}的問題，可構n×m的評語隸屬關系矩陣X′=(xij′)m×n，其中xij表示ui關于vj的隸屬程度。首先采用線性插值法對X′進行標準化處理。正向指標按式(1)進行標準化處理，負向指標按式(2)進行標準化處理：

(1)

(2)

經過標準化處理后所有的xij形成一個新的規范化決策矩陣X=(xij)m×n。上式中xij∈[0,1]，當max{xij′}=min{xij′}時，取xij=0。

根據熵權理念可得第i個評價指標的熵Hi為：

(3)

上式中，fij,k為計算參數，并假定當fij=0時，fijlnfij=0，其計算方式分別如(4)和(5)式所示:

(4)

k=1/lnm

(5)

由此可得第i個評價指標的熵權wi的定義為

(6)

1.3　層次分析與熵權組合評價

熵權法可以充分挖掘原始數據蘊含的信息，屬于客觀賦權法；層次分析法可以充分考慮專家的經驗判斷力，屬于主觀賦權法。本文將主觀賦權法層次分析法和客觀賦權法熵權法相結合，計算學科館員勝任力評價指標的組合權重作為評價指標權重，使權重更為準確和符合實際。

(7)

上式中，wi為第i個指標的組合權重。

1.4　模糊評判

常用的評判模型有許多，模糊綜合評價是對受多種模糊因素影響的事物做出全面客觀評價的一種十分有效的多因素決策方法，其特點是評價結果不是絕對地肯定或否定，而是以一個模糊集合來表示[5]。模糊綜合評判的具體步驟為：

(1)確定評判因素集U={u1,u2…un}其中ui為評判對象的第i個評判因素。

(2)確定評價集V={v1,v2,…,vn}其中vj為評判對象的第j個評判等級。

(3)建立單因素評判矩陣。常用模糊關系矩陣R=(rij)n×m表示：

上式中rij表示評判因素ui隸屬于評判等級vj的程度。

(5)合成運算。將組合權重向量集與模糊評判矩陣合成，可得到模糊綜合評價結果向量。

(6)識別。選取相應識別原則(最大隸屬度原則)，對評判結果向量進行分析識別。

2學科館員勝任力考核評價指標體系的構建

1973年，哈佛大學教授戴維·麥克利蘭正式提出“勝任力”一詞。他指出“決定一個人在工作上能否取得好的成就，除了擁有工作所必需的知識與技能外，更重要的取決于其深藏在大腦中的人格特質、動機及價值觀等等”。他把這種直接影響工作業績的個人條件和行為特征稱為勝任力素質。勝任力素質模型通常用“冰山模型”來加以形象說明。冰山模型把勝任力形象地描述為漂浮在水面上的冰山，知識和技能是在水面以上的部分，是外顯的，是容易改變的勝任特征；而自我概念、特質和動機部分是屬于潛藏于水下的深層部分，是內隱的，是不易改變的勝任特征，但它卻是左右個人行為和影響個人工作績效的主要內在原因。基于勝任力模型的評價契合學科館員作為知識型員工的特點，評價內容可以做到外顯勝任力與內隱勝任力并重。它不僅可以把成績優秀學科館員的知識和技能等作為評價指標，而且還把包括品質特征、態度、自我概念、個性、動機等在內的內隱勝任力納入其中，因此，可以區分并找出導致學科館員業績差異的關鍵因素，如圖1所示。

圖1　勝任力冰山模型

在分析文獻[6-8]和與專家進行訪談的基礎上，分析提取了責任心、積極主動、網絡應用能力、忠誠度、創新能力、組織與溝通能力、信息采集能力等30多項指標。采用麥克利蘭(David C. McClelland)行為事件訪談法對優秀的學科館員和普通的學科館員進行訪談，并在運用統計分析技術的基礎上，確立了顯著區分一般與優秀績效的19項學科館員勝任力素質，建立了基于學科館員勝任力素質的績效模糊考核評價指標體系(見表1) 。

表1　基于學科館員勝任力素質的績效考評指標體系

3實例應用分析

本文以某圖書館為例，利用學科館員勝任力素質模型對2位學科館員進行績效考評。根據文中建立的學科館員勝任力績效考評指標體系，首先運用層次分析法來確定評價指標的主觀權重，再應用熵權法來確定評價指標的客觀權重，然后層次分析法和熵權法相結合計算組合權重作為評價指標權重，最后應用模糊綜合評價方法對候選人員的勝任力狀況進行評估。

3.1　建立評價因素集和評語集

根據文中建立的學科館員績效考核指標體系，可得準則層的因素集為B={B1,B2,B3,B4,B5}={知識與技能，能力，工作態度，個性特征，動機}，指標層的因素集為B1={C1,C2,…,C5}={相關學科專業知識，圖書情報學知識，計算機與網絡知識，管理和心理學知識，文獻信息檢索技能}，同理可得B2、B3、B4和B5的評價因素集。本模型中將評語分為4個等級V={v1,v2,v3,v4}= {優秀、良好、中等、較差}。

3.2　計算指標的權重

3.2.1層次分析法確定評價指標權重

采用層次分析法(AHP)確定各層次指標的權重，見表2至表7。然后分別計算求出各個判斷矩陣的λmax和λmax對應的特征向量，然后將特征向量進行歸一化處理，得到各個勝任力指標的權重。經檢驗，各判斷矩陣的CR<0.1。

表2　學科館員評價指標A-B判斷矩陣及其權重

表3　知識與技能B1-C判斷矩陣及其權重

表4　能力B2-C判斷矩陣及其權重

表5　工作態度B3-C判斷矩陣及其權重

表6　個性特征B4-C判斷矩陣及其權重

表7　動機B5-C判斷矩陣及其權重

3.2.2熵權法確定評價指標權重

根據建立的評價因素集，按照4級評語等級進行定性評價，構建出各個評語隸屬關系矩陣，再根據(1)-(6)式，計算出各個指標層的權重，見表8。

表8　評價指標的熵權法權重

表9　評價指標的組合權重

3.2.3AHP-熵權法確定評價指標的組合權重

將利用層次分析法得到的原始權重w1，用熵權法得到的客觀權重w2進行調整，則可得到組合權重w。見表9。

3.3　模糊綜合評價

根據圖書館10至20人所組成的專家評議組的評議結果，得出這2個學科館員的模糊綜合評判矩陣，如表10所示。表中每一數值都是從相應的勝任力評價指標入手，被評價對象能被評為相應等級的隸屬程度，即評委在勝任力評價表中某個等級上劃勾的人數占總評委人數的比值。

表10　兩位學科館員的模糊綜合評判矩陣

利用表10的數據，按文中構建的模型進行計算，得到Ⅰ和Ⅱ的綜合評價結果 BI和BII：

BI=(0.2388,0.5018,0.2580,0.0022)

BII=(0.1018,0.3116,0.5833,0.0033)

3.4　結果分析

按最大隸屬原則，Ⅰ的勝任力良好，Ⅱ的勝任力中等。我們還可以用定量的分值來表示，為此，將評判的等級進行量化。將等級與相應的分數列入下表：

表11　評判的等級

第Ⅰ位的綜合素質分數為：100×0.2388+85×0.5018+75×0.2580+65×0.0022=86.0254，屬于優秀。第Ⅱ位的綜合素質分數為：100×0.1018+85× 0.3116+75× 0.5833+65×0.0033=80.6207，屬于良好。通過計算可得，第Ⅱ位的綜合素質分數最高，屬于優秀，

與按最大隸屬原則得出的結論是一致的。

4結論

本文將熵權法引入學科館員勝任力的績效評價中，結合模糊數學和層次分析法，避免了由于單一評價模型只確定出單純的主觀權重或者客觀權重造成的誤差。層次分析法計算的指標屬于主觀權重，較多考慮專家的經驗判斷力。熵權法屬于客觀賦權法，充分考慮了評價指標實際取值的影響，可對傳統模糊綜合評判中層次分析法得到的權重數進行科學的綜合修正，可使結果更加客觀可信。實例表明，基于熵權法和層次分析法與模糊綜合評價相結合的勝任力評價方法是一種主客觀相結合的有效方法，可實現“勝任力”評價從定性向定量，從模糊向精確的轉化，且具有科學、簡潔、可操作性強等特點。

參考文獻

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